辅助奖励自改进：用熵指标加权 Qwen3-1.7B 推理轨迹
原文标题：Self-Improvement with Auxiliary Rewards: Learning from Verified Traces and Evaluating Transfer
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论文研究辅助轨迹偏好能否提升小模型自改进，比较基于置信度与基于熵的 UID-Conj. 指标。在线实验中在 30 道 AIME 题上适配 Qwen3-1.7B，UID-Conj. 比原始 TTRL 宏平均提升 2.08 个百分点。离线加权 SFT 中比均匀加权高 1.93 分，95% 置信区间为 [0.44, 3.44]。
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